Machine Learning Engineer(LLM Solution Development) Fully Remote

＜＜求人ポイント＞＞

・独自の大規模言語モデル（LLM）技術を強みとし、日本語能力に特化したAI開発をリードする有望スタートアップです。

・大手企業（金融、人材、インフラ等）に対し、独自LLMを用いた業務特化型AIモデルの開発からSaaS提供まで一気通貫で支援しています。

・フルリモート・スーパーフレックス制（コアタイムなし）を採用し、各種最新AIツールの利用も全社的にサポートされる働きやすい環境です。

■年収範囲

6,000,000 ～ 15,000,000円

◆◆◆ 募集企業の取り組みについて ◆◆◆

「未踏の領域で、あたりまえを創る」というミッションのもと、大規模言語モデル（LLM）の研究開発と社会実装を推進しています。大手企業との共同研究を通じ、LLMを起点とした先端技術を活用したソリューションを開発しています。単なる技術導入にとどまらず、顧客の本質的課題に合わせた最適なAIアプリケーション（アプリ自動化ツールや要約サービスなど）を提供し、社会に新たな価値を創出しています。

◆◆◆ なぜ実現できるのか ◆◆◆

・日本語に強みを持つ独自LLMの基礎研究、および追加学習に関する高度な技術力があるため。

・大手企業との共同研究から得られる豊富なデータと、顧客課題に対する深い理解があるため。

・コンサルタントとエンジニアが分業・連携し、「本当に使われるAI」を社会実装する体制が構築されているため。

・最新のAIツール（Gemini Pro等）の導入や検証環境など、技術投資への積極的な支援体制があるため。

◆◆◆ 本ポジションのやりがい ◆◆◆

社会実装を見据えた「本質的に価値のあるAI開発」を担うコアメンバーとして活躍できます。AIコンサルタントが顧客折衝を行うため、機械学習エンジニアは純粋に技術的な課題解決アプローチの設計・開発に集中できる環境です。一方で顧客の生の声を聞ける距離感にあり、自身が開発したAI（ファインチューニングやRAG等）によって実業務が改善される手触り感を得られ、感謝の言葉を直接受け取ることができる、非常にやりがいの大きいポジションです。

◆◆◆ 使用ツール ◆◆◆

- 開発言語：Python

- インフラ・環境：Docker / Google Cloud / AWS / Azure

- AI技術・ツール：LLM (ファインチューニング, RAG) / Gemini Pro / Claude Code / Devin 等

■必須スキル

- ML/NLPの分野において仮説検証サイクルを回しながら課題解決に取り組んだ経験（3年以上）

- コーディング・開発スキル（主にPython）

■歓迎スキル

- コンピューターサイエンスの基礎知識

- バージョン管理ツール、Docker、クラウド計算機サービス（Google Cloud, AWS, Azure）の知識

- プロプライエタリLLMのAPIを活用したアプリケーション開発経験、またはオープンソースLLMのファインチューニングの経験

- Kaggle等のデータサイエンス系コンペティションでの入賞経験

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### ■ English Version

<< Key Job Points >>

* A promising startup leading AI development with a strong focus on proprietary Large Language Models (LLMs) highly proficient in Japanese.

* Providing end-to-end support for major enterprises (finance, HR, infrastructure) from task-specific AI model development to SaaS offerings.

* Offering a fully remote, super-flextime (no core hours) environment with comprehensive company support for utilizing the latest AI tools.

■ Annual Salary Range

6,000,000 - 15,000,000 JPY

◆◆◆ About the Company's Initiatives ◆◆◆

Under the mission of "creating the standard in unexplored territories," we drive both the R&D and social implementation of Large Language Models (LLMs). Through joint research with major enterprises, we develop solutions leveraging cutting-edge LLM technologies. Rather than merely introducing technology, we provide optimal AI applications (such as automated workflow tools and summary services) tailored to clients' essential challenges, creating new value in society.

◆◆◆ Why We Can Achieve This ◆◆◆

* We possess advanced technical capabilities in fundamental research and the further training of proprietary LLMs that are highly proficient in Japanese.

* We leverage abundant data and a deep understanding of customer challenges gained through joint research with major enterprises.

* We have a structured system where consultants and engineers collaborate and divide roles effectively, ensuring the successful social implementation of "AI that is actually used."

* We actively invest in technology, providing the necessary support and environments to verify and integrate the latest AI tools (e.g., Gemini Pro).

◆◆◆ Why This Position is Rewarding ◆◆◆

You will act as a core member responsible for developing "essentially valuable AI" aimed at real-world social implementation. Since AI consultants handle client negotiations, Machine Learning Engineers can focus purely on designing and developing technical problem-solving approaches. At the same time, you remain close enough to the clients to hear their direct feedback. This is a highly rewarding role where you can tangibly feel the impact of your AI solutions (utilizing fine-tuning, RAG, etc.) as they improve actual business operations, and directly receive clients' gratitude.

◆◆◆ Tools Used ◆◆◆

- Languages: Python

- Infrastructure & Environments: Docker, Google Cloud, AWS, Azure

- AI Tech & Tools: LLM (Fine-tuning, RAG), Gemini Pro, Claude Code, Devin, etc.

■ Minimum Requirements

- 3+ years of experience in problem-solving through hypothesis-testing cycles within the ML/NLP domain.

- Coding and development skills (primarily Python).

■ Preferred Qualifications

- Fundamental knowledge of Computer Science.

- Knowledge of version control tools, Docker, and cloud computing services (Google Cloud, AWS, Azure).

- Experience developing applications using proprietary LLM APIs or fine-tuning open-source LLMs.

- Award-winning experience in data science competitions such as Kaggle.

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